Erläuterung zum Web Map Service (WMS) "Hintergrundwerte ... - BGR
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<strong>Erläuterung</strong> <strong>zum</strong> <strong>Web</strong> <strong>Map</strong> <strong>Service</strong> (<strong>WMS</strong>) „<strong>Hintergrundwerte</strong><br />
Grundwasser“<br />
Personenkreis <strong>Hintergrundwerte</strong> Grundwasser 1 der Ad-hoc AG Hydrogeologie der<br />
Staatlichen Geologischen Dienste von Deutschland (SGD); Stand: Jun 2011<br />
Gliederung<br />
1. Überblick ........................................................................................... 1<br />
2. Zielsetzung und Vorgehen .................................................................... 2<br />
3. Methodik: Ermittlung der <strong>Hintergrundwerte</strong> mit Wahrscheinlichkeitsnetzen . 4<br />
4. Datenbereitstellung als <strong>Web</strong> <strong>Map</strong> <strong>Service</strong> ............................................... 9<br />
5. Dargestellte Inhalte........................................................................... 10<br />
6. Schlussfolgerungen und Ausblick......................................................... 15<br />
7. Literatur .......................................................................................... 15<br />
Anhang ................................................................................................. 17<br />
1. Überblick<br />
Eines der Hauptziele der EG-WRRL ist die Erreichung eines guten qualitativen Zustands<br />
der Grundwasserkörper. Hierfür ist die Ermittlung von <strong>Hintergrundwerte</strong>n<br />
für das Grundwasser erforderlich. Nur so können signifikante Belastungen erkannt,<br />
quantifiziert und gezielte Maßnahmen eingeleitet werden.<br />
Die Staatlichen Geologischen Dienste in Deutschland (SGD) haben für die Bereitstellung<br />
der geowissenschaftlichen Grundlagen zur Erfüllung der Aufgaben aus<br />
der EG-Wasserrahmenrichtlinie (EG-WRRL) die Unterarbeitsgruppe EG-WRRL<br />
(UAG EG-WRRL) als koordinierendes Gremium gegründet. Wesentliches Produkt<br />
der bisherigen Aktivitäten ist die Hydrogeologische Übersichtskarte von Deutschland<br />
1 : 200.000 (HÜK200), die im Internet als <strong>WMS</strong> unter<br />
http://www.bgr.de/<strong>Service</strong>/grundwasser/huek200 zugänglich ist.<br />
Mit der Ermittlung von <strong>Hintergrundwerte</strong>n im geowissenschaftlichen Sinn - der<br />
Quantifizierung der Wechselwirkung zwischen Gesteinsmatrix und Grundwasser -<br />
befasste sich seit dem Jahr 2005 der Personenkreis <strong>Hintergrundwerte</strong> Grundwasser<br />
(PK HGW) der UAG EG-WRRL. Wesentliches Ziel des PK HGW war eine auf<br />
hydrogeochemische Einheiten bezogene Ermittlung der charakteristischen Hin-<br />
1 Mitglieder des PK <strong>Hintergrundwerte</strong> Grundwasser:<br />
Antje Beer, Landesamt für Geologie und Bergwesen Sachsen-Anhalt (LAGB), Halle; Dietmar Brose, Landesamt<br />
für Bergbau, Geologie und Rohstoffe (L<strong>BGR</strong>) Brandenburg, Cottbus; Dörte Budziak, Landesamt für<br />
Bergbau, Energie und Geologie (LBEG), Hannover; Patrick Clos, Bundesanstalt für Geowissenschaften und<br />
Rohstoffe (<strong>BGR</strong>), Hannover; Thomas Dreher, Landesamt für Geologie und Bergbau Rheinland-Pfalz (LGB),<br />
Mainz; Hans-Gerhard Fritsche, Hessisches Landesamt für Umwelt und Geologie (HLUG), Wiesbaden; Mathias<br />
Hübschmann, Sächsisches Landesamt für Umwelt, Landwirtschaft und Geologie (LfULG), Dresden; Silke<br />
Marczinek, Bayerisches Landesamt für Umwelt (LfU), Hof; Annett Peters, Thüringer Landesanstalt für Umwelt<br />
und Geologie (TLUG), Weimar; Heidrun Poeser, Sächsisches Landesamt für Umwelt, Landwirtschaft und<br />
Geologie (LfULG), Dresden; Hannsjörg Schuster, Geologischer Dienst Nordrhein-Westfalen (GD)- Landesbetrieb<br />
-, Krefeld; Anke Steinel, Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe (<strong>BGR</strong>), Hannover; Bernhard<br />
Wagner, Bayerisches Landesamt für Umwelt (LfU), Hof; Frank Wagner, Bundesanstalt für Geowissenschaften<br />
und Rohstoffe (<strong>BGR</strong>), Hannover; Thomas Walter, Landesamt für Umwelt- und Arbeitsschutz (LUA),<br />
Saarbrücken; Gunther Wirsing, Regierungspräsidium Freiburg, Landesamt für Geologie, Rohstoffe und Bergbau<br />
(LGRB), Freiburg i. Br. ; Rüdiger Wolter, Umweltbundesamt (UBA), Dessau<br />
- 1 -
tergrundwerte für zahlreiche anorganische Haupt-, Neben- und Spurenelemente<br />
im Grundwasser und ihrer räumlichen Verteilung. Hierzu wurden die auf die<br />
hydrogeochemischen Einheiten (HGC-Einheiten) bezogenen statistischen Kennwerte<br />
mit den Geometrien der HÜK200 gekoppelt.<br />
Das Ergebnis dieser Arbeiten wird im Internet unter der URL<br />
http://www.bgr.de/<strong>Service</strong>/grundwasser/huek200/hgc_p90 als <strong>Web</strong> <strong>Map</strong> <strong>Service</strong><br />
(<strong>WMS</strong>) bereit gestellt und kann damit von jedem internetfähigen Arbeitsplatz aus<br />
aufgerufen werden.<br />
Diese Anwendung hat einen makroskaligen Ansatz, stellt einen Überblick im nationalen<br />
Maßstab dar und erlaubt den Einsatz für die Aufgaben aus der EG-WRRL.<br />
Zu beachten ist, dass die vorgestellte Auswertung aufgrund ihres Übersichtscharakters<br />
eine detaillierte Einzelfallbeurteilung nicht ersetzen kann.<br />
Im Folgenden werden das Vorgehen und der Ablauf der Arbeiten sowie die statistische<br />
Methodik erläutert, mit der die <strong>Hintergrundwerte</strong> aus dem Gesamtdatensatz<br />
ermittelt wurden. Die dargestellten Inhalte des <strong>WMS</strong> werden beschrieben<br />
und Hinweise zur Nutzung des <strong>WMS</strong> gegeben. Im Anhang sind die differenzierten<br />
hydrogeochemischen Einheiten von Deutschland aufgelistet.<br />
2. Zielsetzung und Vorgehen<br />
Die physikalischen und chemischen Eigenschaften des Grundwassers werden<br />
durch die Zusammensetzung des Infiltrationswassers, seine Veränderungen bei<br />
der Passage durch die ungesättigte Zone, die Petrografie des Grundwasserleiters<br />
sowie die Verweildauer des Wassers im Untergrund bestimmt. Die geogene<br />
Grundwasserbeschaffenheit ergibt sich durch die Herausbildung eines dynamischen<br />
Gleichgewichtszustands im Kontakt des Grundwassers mit der Gesteinsoberfläche,<br />
wobei hier komplexe chemische, physikalische und biologische Prozesse<br />
ablaufen. Älteres und damit meist tieferes Grundwasser ist praktisch ausschließlich<br />
geogen geprägt, während bei jüngeren Wässern zunehmend Oberflächeneinflüsse<br />
und damit auch anthropogene Faktoren die Grundwassereigenschaften<br />
bestimmen. In solchen Grundwasserleitern können häufig keine rein geogenen<br />
Grundwasserbeschaffenheiten mehr ermittelt werden. Die hier betrachteten<br />
<strong>Hintergrundwerte</strong> setzen sich somit aus dem geogenen Grundgehalt und einer<br />
je nach Grundwasservorkommen unterschiedlich bedeutsamen Komponente<br />
eines ubiquitären diffusen Eintrags in das Grundwasser zusammen (KUNKEL et al.,<br />
2004, WAGNER et al., 2003).<br />
Aufgabe des PK HGW war es, eine flächendeckende Übersicht der grundwasserleiterspezifischen<br />
<strong>Hintergrundwerte</strong> der Grundwässer Deutschlands aus etwa<br />
52.700 vorliegenden Einzelanalysen von Grundwässern, die von den für die<br />
Grundwasserqualität zuständigen Organisationseinheiten der Länder bereitgestellt<br />
wurden, zu erarbeiten. Die Datensammlung für die hier vorgestellte Untersuchung<br />
erfolgte im Jahr 2005, so dass die ausgewerteten Grundwasseranalysen<br />
im Wesentlichen aus den Jahren 1980 bis 2005 stammen. Für die Auswertung<br />
wurde jeweils die neueste vollständige Analyse am Messpunkt verwendet.<br />
Bei den für die Untersuchung verwendeten Grundwasserproben wurde in begrenztem<br />
Umfang bei bekannter anthropogener Belastung, z. B. bei Überwachungsmessstellen<br />
von Deponien oder Altlasten eine Präselektion vorgenommen.<br />
Dieses trifft insbesondere auf die Stadtstaaten Berlin, Hamburg und Bremen zu,<br />
die in großem Umfang anthropogen überprägte Grundwässer und zudem eine<br />
überproportional dichte Datenlage aufweisen. Die Einbeziehung aller Daten aus<br />
diesen Gebieten wäre demnach nicht repräsentativ und es wurde daher eine Präselektion<br />
nach den Kriterien der Berliner Liste (SenStadt, 2005) vorgenommen.<br />
- 2 -
Die Kriterien für Chlorid und Ammonium wurden allerdings nicht auf Hamburg<br />
und Bremen angewendet, da dort auch in der Umgebung natürlicherweise höhere<br />
Konzentrationen auftreten. Darüber hinaus wurde im Nord- und Mitteldeutschen<br />
Lockergesteinsgebiet (Großraum 01) aufgrund der auch geogenen Tiefenzonierung<br />
der Grundwassereigenschaften eine Beschränkung auf Analysen aus den<br />
oberen 50 m eingeführt. Nach der Präselektion bestand das Datenkollektiv aus<br />
etwa 44.600 Datensätzen.<br />
Als vorbereitenden Schritt für die statistische Auswertung der hydrochemischen<br />
Parameter wurden zunächst vom PK HGW die ca. 1100 hydrogeologischen Einheiten<br />
der flächendeckend vorliegenden Hydrogeologischen Übersichtskarte von<br />
Deutschland (HÜK200) zu hydrochemisch gleichartigen Hydrogeochemischen<br />
Einheiten (HGC-Einheiten) aggregiert. Dabei wurde die Bearbeitung nach den<br />
hydrogeologischen Großräumen Deutschlands getrennt (insgesamt 10 hydrogeologische<br />
Großräume/GR) beibehalten (siehe Anhang). Im Nord- und mitteldeutschen<br />
Lockergesteinsgebiet (GR01) umfassten die so entstandenen Einheiten<br />
sehr große Flächen, die die lateralen und vertikalen hydrogeochemischen Unterschiede<br />
der Regionen, die sich z. B. aus Küstenversalzung, Binnenversalzung,<br />
Marschen oder Braunkohlevorkommen ergeben, nicht abbilden konnten. Die Bildung<br />
der HGC-Einheiten musste daher dort nach einer anderen Systematik erfolgen.<br />
Da die hydrogeologischen Räume und Teilräume im GR01 in der Fläche einen<br />
höheren Differenzierungsgrad aufweisen und ebenfalls nach hydrogeologischen<br />
Kriterien abgegrenzt wurden, erwiesen sie sich als eine gute Grundlage für<br />
die Bildung von schlüssigen HGC-Einheiten. Die HGC-Einheiten wurden demnach<br />
im GR01 durch die nach hydrogeochemischen Kriterien begründete Aggregierung<br />
hydrogeologischer Teilräume gebildet. Die Grundwasserproben aus GR01 wurden<br />
dann anhand ihrer geographischen Lage in den hydrogeologischen Räumen bzw.<br />
Teilräumen den so gebildeten HGC-Einheiten zugeordnet.<br />
Nach Zuweisung der vorliegenden Grundwasserproben zu den differenzierten<br />
HGC-Einheiten wurden die Daten nach hydrogeologischen Großräumen (siehe<br />
Anhang 1) sortiert und von den SGD und der <strong>BGR</strong> gemäß Tabelle 1 statistisch<br />
ausgewertet. Es ergaben sich insgesamt 186 HGC-Einheiten, von denen für 112<br />
Einheiten Messwerte und statistische Auswertungen vorliegen. Diese Einheiten<br />
decken etwa 97,5 % der Fläche Deutschlands ab.<br />
Tab. 1: Auswertung der hydrogeologischen Großräume.<br />
Hydrogeologischer Großraum Nr. Hydrogeologischer Geologischer Dienst /<br />
Großraum<br />
Bundesland<br />
Nord- und mitteldeutsches Lockergesteinsge- GR01 <strong>BGR</strong> / Bund, LBEG / Niederbietsachsen<br />
Rheinisch-Westfälisches Tiefland GR02 GD / Nordrhein-Westfalen<br />
Oberrheingraben, Mainzer Becken und Hessische<br />
Senke<br />
GR03 <strong>BGR</strong> / Bund<br />
Alpenvorland GR04 <strong>BGR</strong> / Bund<br />
Mitteldeutsches Bruchschollenland GR05 TLUG / Thüringen<br />
West- und süddeutsches Schichtstufen- und<br />
Bruchschollenland<br />
GR06 <strong>BGR</strong> / Bund<br />
Alpen GR07 LfU / Bayern<br />
West- und mitteldeutsches Grundgebirge GR08 LGB / Rheinland-Pfalz<br />
Südostdeutsches Grundgebirge GR09 LfULG / Sachsen<br />
Südwestdeutsches Grundgebirge GR10 <strong>BGR</strong> / Bund<br />
Die statistische Auswertung der Parameter erfolgte für die Einheiten semiautomatisiert<br />
mit Hilfe von Wahrscheinlichkeitsnetzen (WALTER et al., 2006, <strong>Erläuterung</strong><br />
siehe Kapitel 3). Mit dieser Methode können auf relativ einfache Weise abweichende<br />
Teilpopulationen erkannt und vorliegenden Punktbelastungen für einzelne<br />
Parameter von der Hintergrundpopulation abgetrennt werden. Ursache für<br />
derartige Anomalien können <strong>zum</strong> Beispiel anthropogene Grundwasserbeeinflus-<br />
- 3 -
sungen, aber auch lokale natürliche Phänomene, wie Vererzungen, Küsten- oder<br />
Binnenversalzungen (GRUBE et al., 2000) oder Versauerungsgebiete in Kristallingesteinen<br />
(HINDERER UND EINSELE, 1998) sein (MARCZINEK et al., 2008). Mit der<br />
Methode kann jedoch die ubiquitäre diffuse Belastung der Grundwässer, die<br />
durch langjährigen flächenhaften Eintrag über den Luft- bzw. Bodenpfad (z. B.<br />
durch Düngung, Bodenmelioration, Straßenverkehr etc.) zustande kam, insoweit<br />
nicht abgetrennt werden, als diese in den Gesamtdatensatz bereits als Normalpopulation<br />
eingeht. KUNKEL et al. (2004) haben hierfür den Begriff der natürlichen,<br />
ubiquitär überprägten Grundwasserbeschaffenheit eingeführt. Für bestimmte<br />
Inhaltsstoffe (wie z. B. Sulfat oder Chlorid im Oberrheingraben) zeigt die<br />
Hintergrundpopulation ein ubiquitäres, flächenhaft erhöhtes Konzentrationsniveau<br />
an, das sich mit dem angewandten statistischen Verfahren nicht separieren<br />
lässt. Auch großräumige nachhaltige Veränderungen der Grundwasserqualität,<br />
z. B. durch Belüftung und Umkehr der Fliessrichtung durch jahrzehntelange Wasserhaltung<br />
in Bergbaugebieten (KUHN, 1994), können mit diesem Verfahren nicht<br />
abgetrennt werden und gehen in die Berechnungen mit ein. In der Info-Abfrage<br />
wird auf diese Phänomene speziell hingewiesen.<br />
Aus der Lage der Normalpopulation im Wahrscheinlichkeitsnetz können deren<br />
statistische Kenngrößen (Mittelwert und Standardabweichung, Perzentilwerte)<br />
ermittelt werden. Der Hintergrundwert wurde als das 90%-Perzentil des jeweiligen<br />
Parameters festgelegt.<br />
Die Auswertungen wurden durch die jeweiligen Bundesländer, die Flächenanteile<br />
an den jeweiligen HGC-Einheiten aufweisen, geprüft und die Ergebnisse durch die<br />
<strong>BGR</strong> in eine Datenbank übernommen, um dann schrittweise in den hier vorgestellten<br />
<strong>Web</strong> <strong>Map</strong> <strong>Service</strong> überführt zu werden.<br />
3. Methodik: Ermittlung der <strong>Hintergrundwerte</strong> mit<br />
Wahrscheinlichkeitsnetzen<br />
Wenn man unter der Hintergrundzusammensetzung des Grundwassers dessen<br />
regionalen und auf natürliche Weise entstandenen Chemismus versteht, ist zunächst<br />
anzunehmen, dass sich unter gleichartigen Bedingungen eine einheitliche<br />
Normalpopulation einstellt, die einem einheitlichen Verteilungsgesetz gehorcht.<br />
Die chemische Zusammensetzung des Grundwassers insgesamt ist jedoch das<br />
Ergebnis einer Vielzahl von chemischen Reaktionen und anderen Einflüssen natürlicher<br />
und anthropogener Ursachen auf unterschiedlichen räumlichen und zeitlichen<br />
Skalen. Anomalien können sich dabei auf Grund unterschiedlicher Ausgangskonzentrationen,<br />
Reaktionsmechanismen und Transmissionspfaden und unterschiedlicher<br />
Fremdeinflüsse, z. B. durch Vegetation, Atmosphäre oder anthropogene<br />
Beeinflussungen in unterschiedlicher Intensität und auf unterschiedlichen<br />
Abschnitten der Konzentrationsverteilung eines Parameters niederschlagen. Daher<br />
ist bei wachsender Probenzahl und vor allem bei zunehmender Größe des Untersuchungsraumes<br />
davon auszugehen, dass nicht nur die Anomalien sich in der<br />
Verteilung eines Messwertes in unterschiedlichen Konzentrationsbereichen niederschlagen,<br />
sondern es muss damit gerechnet werden, dass sich auch verschiedene<br />
Hintergrundpopulationen überlagern können. Insofern hängt es einerseits<br />
vom Ziel der Untersuchung, andererseits aber auch von der Erfahrung des Bearbeiters<br />
ab, wie weit die Mehrgipfeligkeit von Histogrammen bzw. Sprünge in der<br />
Summenkurve jeweils als Hinweis auf das Vorliegen von Teilpopulationen gewertet<br />
werden. Daher sind Verfahren von großem Vorteil, die auf den ersten Blick<br />
eine Beurteilung erlauben, ob ein Datensatz einer bestimmten Verteilungsform<br />
(meist normal oder lognormal) folgt und ob sich eventuell mehrere Teilpopulationen<br />
unterscheiden lassen.<br />
- 4 -
In der geochemischen Prospektion werden zur Identifikation und Abgrenzung von<br />
Anomalien, die auf Vererzungen zurückgehen, also natürlichen, geogenen Ursprungs<br />
sind, schon seit Jahrzehnten verschiedene statistische Verfahren angewandt.<br />
Als Anomalie wird hierbei eine Abweichung von der für eine bestimmte<br />
Umgebung charakteristischen Verteilung definiert, wobei sowohl anomal hohe<br />
wie auch anomal niedrige Gehalte vorkommen können (VAN DEN BOOM, 1981).<br />
Während in der Lagerstättenexploration allerdings eher die Untergrenze der<br />
Anomalie gesucht wird, um diese von dem weniger interessierenden Hintergrund<br />
abzutrennen, ist bei der Ermittlung von <strong>Hintergrundwerte</strong>n in der Hydrogeologie<br />
die Obergrenze der normalen Population von Bedeutung. Trotz dieses etwas unterschiedlichen<br />
Ansatzes lassen sich jedoch die in der Lagerstättenkunde verwendeten<br />
statistischen Verfahren analog auch auf Grundwasserdaten und natürlich<br />
auch auf anthropogen verursachte Anomalien anwenden, um großräumige<br />
sowie auch lokale bis regionale <strong>Hintergrundwerte</strong> zu ermitteln.<br />
LEPELTIER (1969) hat ein Verfahren auf der Basis von Wahrscheinlichkeitsnetzen<br />
entwickelt, das auf der Darstellung von kumulativen Häufigkeiten beruht und sich<br />
in der Lagerstättenkunde als Standard durchgesetzt hat. Da die Zielsetzung dieses<br />
Verfahrens mit der Identifikation und Berechnung von Verteilungsparametern<br />
für die Anomalien eine etwas andere ist, als die Ermittlung von <strong>Hintergrundwerte</strong>n<br />
im Grundwasser, die sich nur auf die Normalpopulation bezieht, musste es<br />
etwas angepasst werden.<br />
Das Wahrscheinlichkeitsnetz ist zunächst ein einfaches grafisches Verfahren, um<br />
die Verteilung einer Zufallsvariablen zu überprüfen. Es besteht aus einem Koordinatennetz,<br />
das auf der Abszisse linear, auf der Ordinate nach der integrierten<br />
Normalverteilung berechnet ist:<br />
Normalverteilungen bzw. normalverteilte Abschnitte einer Zufallsvariablen werden<br />
dadurch als Geraden dargestellt (vgl. Abb. 1), so dass die oben geforderte<br />
einfache optische Überprüfung des Verteilungsgesetzes der betrachteten Population<br />
von Werten möglich wird. Der große Vorteil des Wahrscheinlichkeitsnetzes<br />
ist jedoch, dass außerdem die Verteilungsparameter für den jeweiligen Geradenabschnitt<br />
leicht zu ermitteln sind: der Mittelwert entspricht dem Median, während<br />
die Steigung der Geraden die Standardabweichung angibt. Lognormale Verteilungen<br />
ergeben ebenfalls eine Gerade, wenn die Messwertachse logarithmisch<br />
skaliert ist.<br />
Abb. 1: Vom Histogramm über die Summenkurve <strong>zum</strong> Wahrscheinlichkeitsnetz (nach<br />
DIN 53804-1).<br />
- 5 -
Mischungen unterschiedlicher Populationen werden in einem derartigen Diagramm<br />
als Teilgeraden unterschiedlicher Länge und Steigung dargestellt und<br />
können so leicht unterschieden werden. Dabei muss zwischen den für die jeweilige<br />
Population charakteristischen Geradenabschnitten und den Übergangsbereichen<br />
unterschieden werden.<br />
Abb. 2: a: Verteilung der Leitfähigkeit (µS/cm) in der HGC-Einheit 01R14c (Berlin-<br />
Brandenburger Jungpleistozän). Deutlich zu erkennen ist der steile Abschnitt<br />
der anomalen Werte im oberen Bereich, während die Steigungsparameter der<br />
als untere Anomalie ausgeschiedenen Werte sich nicht wesentlich vom Normalbereich<br />
unterscheiden. Für die Berechnung des endgültigen <strong>Hintergrundwerte</strong>s<br />
(90%-Perzentil) wurden die Werte zwischen 100 und 1280 µS/cm berücksichtigt<br />
(siehe Tab. 2). X- und Y-Achsen sind gegenüber der üblichen Darstellungsweise<br />
(Abb. 1) vertauscht, da die Steigung der Geraden einen direkten<br />
Vergleich der zugrundeliegenden Standardabweichung erlaubt (steil =<br />
große, flach = kleine Standardabweichung).<br />
b: Darstellung des gesamten Datensatzes als Histogramm überlagert von der<br />
berechneten Normalverteilung.<br />
- 6 -
Letztere zeichnen sich jedoch durch die für Mischungen unterschiedlicher Populationen<br />
charakteristische höhere Standardabweichung aus und sind daher leicht<br />
zu identifizieren. SINCLAIR (1979) und VAN DEN BOOM (1981) beschreiben die Ursachen<br />
für die häufigsten Kombinationen von Geraden in der Darstellung im<br />
Wahrscheinlichkeitsnetz. Damit ist auf den ersten Blick und ohne weitere Auswertung<br />
schon eine Abschätzung der Ausgangsheterogenität der Daten möglich.<br />
Insofern ist es in jedem Falle sinnvoll, sich einen Datensatz zunächst ohne vorhergehende<br />
Präselektion anzusehen.<br />
In der vorliegenden Form des Verfahrens wird der für die Hintergrundpopulation<br />
charakteristische Geradenabschnitt bestimmt, und danach Mittelwert und Standardabweichung<br />
ermittelt, aus denen die zugrundeliegende theoretische Verteilung<br />
und die jeweiligen Perzentile berechnet werden können (Abb. 2a). Als charakteristischer<br />
Wert für die Obergrenze der Hintergrundgehalte (= Hintergrundwert)<br />
kommen insbesondere die 90%- und 95%-Perzentile in Betracht. Im hier<br />
vorgestellten Projekt wurde der Hintergrundwert auf Basis des 90%-Perzentils<br />
berechnet.<br />
Abb. 3: Datensatz mit 60% aller Werte unter Bestimmungsgrenze (Aluminium (mg/l))<br />
in der HGC- Einheit 01R13b (Mitteldeutsche Urstrom- und Nebentäler). Der<br />
Mittelwert (Schnittpunkt mit der 50%-Line) und Standardabweichung (Steigung<br />
der Geraden) lassen sich durch Verlängern der Geraden eindeutig ermitteln,<br />
so dass auch für den Bereich kleiner Bestimmungsgrenze die statistischen<br />
Verteilungsparameter bestimmt werden können.<br />
Auch Analysenwerte unterhalb der Bestimmungsgrenze können für die Berechnung<br />
der Gesamtverteilung in einem gewissen Umfang verwendet werden. Hierzu<br />
genügt es, die Anzahl dieser Werte prozentual in der Summenkurve zu berücksichtigen.<br />
Damit wird der Wertebereich in der Grafik nach rechts verschoben<br />
und so verkürzt, dass sich für die resultierende Restgerade Steigung und Achsenabschnitt<br />
ergeben, als ob über den gesamten Wertebereich Daten vorlägen.<br />
Solange die betrachtete Grundgesamtheit als homogen gelten kann und sich<br />
durch Abweichungen von der Geradenform oder auch durch Bimodalität chemisch<br />
ähnlicher Parameter keine triftigen Anhaltspunkte dafür ergeben, dass unterhalb<br />
- 7 -
der Bestimmungsgrenze tatsächlich andere Verteilungsgesetze herrschen, kann<br />
die resultierende Gerade mit hinreichender Genauigkeit in den Bereich der nicht<br />
dokumentierten Werte extrapoliert werden (Abb. 3) Es ist jedoch zu beachten,<br />
dass bei den Neben- und Spurenstoffen mit hoher Probenzahl kleiner Bestimmungsgrenze<br />
die ermittelte Normalverteilung der nachgewiesenen Werte den<br />
oberen Bereich einer geogenen Anomalie darstellen kann. Dies kann jedoch erst<br />
mit Werten hinterlegt werden, wenn die Bestimmungsgrenzen der Analytik deutlich<br />
gesunken sind und ausreichend neue Messwerte vorliegen.<br />
Zur effizienteren Auswertung wurde eine Excel-Anwendung entwickelt, die iterativ<br />
den Geradenabschnitt herausfiltert, der der Hintergrundpopulation am exaktesten<br />
entspricht (Abb. 2a). Durch dieses Verfahren wird in der Regel in wenigen<br />
Schritten eine semiautomatische Annäherung an die Knickpunkte in der Verteilung<br />
erreicht. Bei großen Anteilen an anormalen Werten kann das Verfahren<br />
durch vorheriges Entfernen von Werten an den Enden der Verteilung beschleunigt<br />
werden.<br />
Die Ergebnisse des Verfahrens werden sowohl durch die optische Kontrolle mit<br />
einem Histogramm, dem die Kurve mit der sich ergebenden Normalverteilung<br />
überlagert wird (Abb. 2b), als auch durch eine Korrelationsanalyse und den<br />
d’Agostino-Pearson-Test (SHESKIN, 2007) auf Normalverteilung (Tab. 2) kontrolliert.<br />
Damit ist eine einfache Überprüfung der Übereinstimmung der angepassten<br />
Geraden mit den untersuchten Daten und für das Vorliegen einer Normal- bzw.<br />
Lognormalverteilung gegeben. Das Endergebnis ergibt sich dann aus einer neuen<br />
Berechnung der Geraden mit Alpha 0%, wenn die als Anomalien ausgeschlossenen<br />
Werte im Datensatz kurzfristig gelöscht werden und nicht mehr in die Verteilung<br />
mit eingehen. Zudem wurde die Plausibilität der Ergebnisse anhand des regionalen<br />
hydrogeologischen Sachverstandes der Bearbeiter überprüft.<br />
Um eine Sicherheit hinsichtlich der Statistik der Parameter zu erhalten, wurde für<br />
alle Parameter eine Mindestanzahl von 10 Werten in der Normalpopulation (also<br />
abzüglich Werten kleiner Bestimmungsgrenze und ausgesonderten Anomalien)<br />
festgelegt. Zusätzlich wurden für die Darstellungen bei den Hauptanionen und –<br />
kationen (siehe Tab. 3) nur die Ergebnisse verwendet, bei denen mindestens<br />
60% der Gesamtheit der Werte eines Parameters im Bereich der Normalpopulation<br />
lagen. Bei den Neben- und Spurenstoffen wurde dieses Kriterium nicht angelegt,<br />
da es wegen der hohen Zahl von Werten kleiner Bestimmungsgrenze zu einem<br />
übermäßig hohen Ausschluss von Darstellungen geführt hätte.<br />
Das verwendete Verfahren der Abgrenzung von Anomalien im Datensatz ist<br />
grundsätzlich vergleichbar mit dem Vorgehen von KUNKEL et al. (2004), wobei<br />
letztere eine Abgrenzung von Anomalien auf Grundlage der Histogramme vornehmen.<br />
Die Verwendung des Wahrscheinlichkeitsnetzes hat den Vorteil, dass für<br />
die Auswertung kleinere Probenzahlen verwendet werden können und dass sich<br />
die Anomalien im Wahrscheinlichkeitsnetz durch die Knickpunkte der Geradenverläufe<br />
der Teilpopulationen leichter ermitteln lassen.<br />
- 8 -
Tab. 2: Begleitende statistische Angaben zur Darstellung in Abbildung 2, nachdem die<br />
oberen 16 anomalen Werte (2,77% aller Werte) von der Auswertung ausgeschlossen<br />
wurden. Eine Lognormalverteilung kann für die betrachtete Population<br />
(rechte Spalte) angenommen werden. Werte kleiner Bestimmungsgrenze<br />
waren nicht vorhanden. Zusätzlich ist der Korrelationskoeffizient zwischen den<br />
Daten und der angepassten Gerade angegeben („Güte der Anpassung“). Die<br />
Signifikanz des errechneten Koeffizienten wird in einer Farbkodierung angegeben<br />
(rot = nicht signifikant, grün signifikant, fett grün = hoch signifikant)<br />
4. Datenbereitstellung als <strong>Web</strong> <strong>Map</strong> <strong>Service</strong><br />
Die im Rahmen des Vorhabens „<strong>Hintergrundwerte</strong> Grundwasser“ erarbeiteten Daten<br />
werden der Öffentlichkeit als <strong>WMS</strong> bereitgestellt. Durch diese Technologie ist<br />
es möglich die <strong>Hintergrundwerte</strong> in Form von Kartendarstellungen (Abb. 4) und<br />
Info-Abfragen (Abb. 5) abzurufen. Zur Visualisierung wird ein <strong>WMS</strong>-fähiges Programm<br />
bzw. eine Internetanwendung benötigt:<br />
Google Earth, ESRI ArcGIS Explorer etc.,<br />
Geoinformationssysteme (GIS),<br />
Internet-Kartenanwendungen mit <strong>WMS</strong>-Importfunktion<br />
(<strong>BGR</strong>-GeoViewer, Geoportal.Bund, etc).<br />
- 9 -
Auf die Bedienung der verschiedenen <strong>WMS</strong>-fähigen Programme kann an dieser<br />
Stelle nicht ausführlich eingegangen werden. Die folgende Anleitung zeigt jedoch<br />
exemplarisch die Verwendung eines <strong>WMS</strong>:<br />
Schritt für Schritt Anleitung zur Verwendung eines <strong>WMS</strong> in Google Earth<br />
und ESRI Arc<strong>Map</strong> (PDF, 3.8 MB)<br />
Der Zugang <strong>zum</strong> <strong>WMS</strong> erfolgt über eine Internetadresse<br />
(URL des <strong>Web</strong> <strong>Map</strong> <strong>Service</strong> ohne / mit Parameter):<br />
http://www.bgr.de/<strong>Service</strong>/grundwasser/huek200/hgc_p90/<br />
http://www.bgr.de/<strong>Service</strong>/grundwasser/huek200/hgc_p90/?REQUEST=G<br />
etCapabilities&VERSION=1.1.1&SERVICE=<strong>WMS</strong>&<br />
Diese URL muss im <strong>WMS</strong>-fähigen Programm eingestellt werden. Meist genügt die<br />
Angabe der URL ohne Parameter. Das <strong>WMS</strong>-fähige Programm ergänzt die Parameter<br />
automatisch. Sollte dies nicht <strong>zum</strong> Erfolg führen, so ist die URL mit Parameter<br />
anzugeben. Auf der Seite http://geoviewer.bgr.de/ ist der <strong>WMS</strong> bereits integriert<br />
und kann angesehen werden.<br />
Somit ist jeder Nutzer in der Lage, auf die <strong>Hintergrundwerte</strong> zuzugreifen und diese<br />
als Karten darzustellen. Auch die Inhalte der hinterlegten Datenbank sind über<br />
die Info-Abfrage zugänglich.<br />
5. Dargestellte Inhalte<br />
Die im <strong>WMS</strong> dargestellten Informationen sind in thematische Ebenen unterteilt<br />
und umfassen die 10 Hydrogeologischen Großräume (GR01 bis GR10) der Bundesrepublik<br />
Deutschland. Diese Großräume sind in Hydrogeochemische Einheiten<br />
unterteilt, deren Begrenzung und ID-Nummer in weiteren Ebenen abgefragt<br />
werden können. Eine HGC-Einheit beschreibt eine hydrogeologische Einheit<br />
in der die Zusammensetzung des Grundwassers eines oberflächennahen Grundwasserleiters<br />
einer charakteristischen Verteilung entspricht. Dabei ist jedoch<br />
festzuhalten, dass im bearbeiteten Übersichtsmaßstab auch innerhalb der Einheiten<br />
Heterogenitäten existieren können, z. B. durch kleinräumige lithologische<br />
Wechsel, die sich dann typischerweise durch eine höhere Varianz der Werteverteilung<br />
bemerkbar machen.<br />
Die ID-Nummer setzt sich aus dem zugeordneten Großraum und einer Kennziffer<br />
zur Charakterisierung der Einheit zusammen (z. B. 06M5 Großraum 06, Mesozoikum,<br />
Einheit 5). Eine grafische Darstellung der HGC-Einheiten und eine tabellarische<br />
Übersicht der ID-Nummern und ihrer Beschreibung sind im Anhang dieser<br />
<strong>Erläuterung</strong> zusammengestellt.<br />
Die flächenhaften Darstellungen der <strong>Hintergrundwerte</strong> für jede HGC-Einheit<br />
basieren auf dem 90%-Perzentil aller repräsentativen Werte, die die Grundwasserzusammensetzung<br />
der jeweiligen HGC-Einheit beschreiben. Eine Darstellung<br />
der 50%-Perzentile (Median) ist in Planung.<br />
- 10 -
Tab. 3: Im <strong>WMS</strong> dargestellte hydrochemische und physikochemische Parameter<br />
Hauptanionen,<br />
-kationen<br />
Calcium (Ca)<br />
Chlorid (Cl)<br />
Hydrogenkarbonat (HCO3)<br />
Kalium (K)<br />
Magnesium (Mg)<br />
Natrium (Na)<br />
Sulfat (SO4)<br />
Neben- und Spurenstoffe<br />
Silber (Ag)<br />
Aluminium (Al)<br />
Arsen (As)<br />
Bor (B)<br />
Barium (Ba)<br />
Bismut (Bi)<br />
Brom (Br)<br />
Cadmium (Cd)<br />
Kobalt (Co)<br />
Chrom (Cr)<br />
Kupfer (Cu)<br />
Fluorid (F)<br />
Eisen (Fe)<br />
Quecksilber (Hg)<br />
Lithium (Li)<br />
Mangan (Mn)<br />
Molybdän (Mo)<br />
Ammonium (NH4)<br />
Nickel (Ni)<br />
Blei (Pb)<br />
Die genaue Vorgehensweise zur Ermittlung der <strong>Hintergrundwerte</strong> ist in Kapitel 3<br />
erläutert. Insgesamt wurden 40 Parameter betrachtet und im <strong>WMS</strong> dargestellt<br />
(vgl. Tab. 3). Die Datenlage ist bezogen auf die Parameter sehr unterschiedlich.<br />
So standen für zahlreiche Spurenstoffe insbesondere in den kleinräumigen HGC-<br />
Einheiten keine oder nicht ausreichend viele Messwerte (Minimum 10 Werte in<br />
der Normalpopulation) zur Verfügung. Die Werte für Nitrat werden nicht dargestellt,<br />
da praktisch alle höheren Nitratwerte (~>10 mg/l) anthropogen verursacht<br />
sind. Zudem handelt es sich bei Nitrat um einen mit der Zeit stark veränderlichen<br />
Parameter, während die Analysen der hier vorgelegten Untersuchung einer relativ<br />
großen Zeitspanne von ca. 25 Jahren entstammen, so dass eine statistische<br />
Auswertung in weiten Bereichen zu keinen repräsentativen <strong>Hintergrundwerte</strong>n<br />
führen würde.<br />
Die statistisch ermittelten <strong>Hintergrundwerte</strong> werden farblich in 5 Klassen unterteilt<br />
und innerhalb der geometrischen Grenzen der jeweiligen HGC-Einheit dargestellt.<br />
Hierbei ist zu beachten, dass die Bezugsebene der Darstellung in der Karte<br />
die oberflächenhafte Verbreitung der entsprechenden HGC-Einheit ist. Aufgrund<br />
des dreidimensionalen geologischen Aufbaus kann es dazu führen, dass die oberflächennahe<br />
anstehende Einheit nicht mit der tiefer liegenden Einheit der Probennahme<br />
bzw. der wasserwirtschaftlich vorwiegend genutzten hydrogeologischen<br />
Einheit übereinstimmt (siehe auch Beschreibung der Punktdaten weiter unten).<br />
Bei z. B. stark unterschiedlichen Redox-Verhältnissen innerhalb einer großflächig<br />
verbreiteten HGC-Einheit wie z. B. dem Quartär im Oberrheingraben führt<br />
dies zu „Verzerrungen“, da sich z. B. die reduzierenden Verhältnisse im Nordgraben<br />
auf die Perzentile der Fe- und Mn-Werte der gesamten HGC-Einheit auswirken.<br />
Von besonderem Interesse für die Ermittlung der <strong>Hintergrundwerte</strong> sind die<br />
90%-Perzentile, es könnten aber auch andere Perzentile (z. B. Median: 50%-<br />
Perzentil, in Bearbeitung) dargestellt werden. Abbildung 4 zeigt die Karte der<br />
<strong>Hintergrundwerte</strong> am Beispiel von Hydrogenkarbonat. Die Klassifikation der<br />
Flächen erfolgte in 5 Klassen. Die höchste Klasse orientiert sich an dem für den<br />
Parameter jeweils gültigen Referenzwert 2 . Falls ein solcher Referenzwert für einen<br />
Parameter nicht existiert, wie im Fall von Hydrogenkarbonat, wurde ersatz-<br />
2 Zur Ermittlung des Referenzwertes eines Parameters werden Richtlinien und Verordnungen<br />
nach LAWA (2004), TRINKWV (2001) und WHO (2004) herangezogen.<br />
- 11 -<br />
Phosphat (PO4)<br />
Antimon (Sb)<br />
Selen (Se)<br />
Silikat (SiO2)<br />
Zinn (Sn)<br />
Strontium (Sr)<br />
Thallium (Tl)<br />
Uran (U)<br />
Vanadium (V)<br />
Zink (Zn)<br />
Physikochemische<br />
Parameter<br />
Gesamthärte<br />
Spez. elektrische<br />
Leitfähigkeit (LF)<br />
pH-Wert (pH)
weise das 90%-Perzentil aller <strong>Hintergrundwerte</strong> des betreffenden Parameters zur<br />
Festlegung der höchsten Klasse herangezogen. Für die Parameter Eisen (Fe) und<br />
Mangan (Mn) treten im Grundwasser zu über 75% <strong>Hintergrundwerte</strong> oberhalb<br />
des Referenzwertes auf. Da die Referenzwerte aus der Trinkwasserverordnung<br />
(TrinkwV) nur einen ästhetischen Charakter haben, wurde für eine aussagekräftigere<br />
Darstellung der Referenzwert als unterste Klassengrenze verwendet. Beim<br />
Parameter Ammonium (NH4) überschreiten über 40% der <strong>Hintergrundwerte</strong> primär<br />
aufgrund von geogenen Ursachen den Referenzwert. Für eine aussagekräftigere<br />
Darstellung wurde auch hier der Referenzwert als unterste Klasse verwendet.<br />
Neben der Klassifikation auswertbarer Flächendaten wurden ebenfalls Flächen<br />
dargestellt, bei denen zu wenig (dunkelgrau) oder keine Werte (hellgrau)<br />
verfügbar waren.<br />
Abb. 4: Karte der <strong>Hintergrundwerte</strong> am Beispiel von Hydrogenkarbonat.<br />
Über die rein flächenhafte Darstellung der <strong>Hintergrundwerte</strong> hinaus lassen sich<br />
sämtliche verfügbaren Daten einer HGC-Einheit über die Info-Abfrage aufrufen.<br />
Nach Aktivierung dieser Funktion wird ein Fenster mit einer tabellarischen Darstellung<br />
aller verfügbaren Daten geöffnet (siehe Abb. 5). Neben einer Übersicht<br />
über die Lage der ausgewählten HGC-Fläche (Abb. 5, rechts unten) werden folgende<br />
Angaben zur Verfügung gestellt: Name, ID und Flächengröße der ausgewählten<br />
HGC-Einheit sowie statistische Angaben (Perzentile), die die Verteilung<br />
der geogenen Grundgesamtheit des betreffenden Parameters beschreiben.<br />
- 12 -
Abb. 5: Ergebnis einer Info-Abfrage am Beispiel des Parameters Hydrogenkarbonat<br />
in der Hydrogeochemischen Einheit 06M9 (Muschelkalk ungegliedert, karbonatisch-klastisch)<br />
des Großraums 6 (West- und süddeutsches Schichtstufen-<br />
und Bruchschollenland).<br />
Eine grafische Veranschaulichung der Perzentile liefert ein Box-Plot Diagramm<br />
(Abb. 5, rechts oben). Der im Abfrageergebnis aufgeführte Punkt 'Messwerte<br />
nachgewiesen' gibt die Anzahl der Werte wieder, die in die statistische Berechnung<br />
der Perzentile eines Parameters in der ausgewählten HGC-Einheit eingeflossen<br />
ist, d.h. es ist die Anzahl der Werte in der Normalpopulation. Weiterhin ist<br />
die Anzahl der Messpunkte aufgeführt, die aus der Grundgesamtheit wegen nicht<br />
überschrittener Bestimmungsgrenzen oder „anormaler“ Werte ausgeschlossen<br />
wurden. Außerdem stellt die Info-Abfrage noch Angaben über verfügbare Referenzwerte<br />
aus den Quellen WHO (2004), TRINKWV (2001) und LAWA (2004) bereit.<br />
Um die Datengrundlage für die <strong>Hintergrundwerte</strong> zu dokumentieren, wurden neben<br />
den Flächendaten auch die zu Grunde liegenden Messorte als Punktdaten<br />
dargestellt. Die Punkte geben durch ihre farbliche Klassifizierung Auskunft darüber,<br />
in welchem Wertebereich der Messwert liegt. In Kombination mit den Flächendaten<br />
geben die Punktinformationen einen Hinweis auf die Homogenität/Heterogenität<br />
und regionalen Unterschiede für den jeweiligen Parameter in-<br />
- 13 -
nerhalb der HGC-Einheit. Sie lassen sich im <strong>WMS</strong> in einer weiteren Ebene für den<br />
betreffenden Parameter aufrufen (Abb. 6). Gezeigt wird jeweils der für die Auswertung<br />
verwendete Einzelmesswert. Die Punktdaten sind bundesweit einheitlich<br />
in fünf farblichen Klassen (grün - blau) dargestellt, die der Klassifizierung der<br />
Flächendarstellungen entsprechen. Aus Datenschutzgründen werden die Punktdaten<br />
so dargestellt, dass sie keiner konkreten Messstelle zugeordnet werden<br />
können (kein exakter Lagebezug).<br />
Abb. 6: Ergebnis einer Info-Abfrage zu Punktdaten am Beispiel des Parameters Sulfat.<br />
In dieser Auswahl befindet sich eine flachere Messstelle, die in der oberflächennahen<br />
HGC-Einheit verfiltert ist (Kreis-Symbol) und eine tiefere Messstelle,<br />
die in einer tieferen HGC-Einheit verfiltert ist (Dreieck-Symbol).<br />
Nicht selten ist die Filterstrecke einer Messstation einer anderen (meist tieferen)<br />
als der dort dargestellten (oberflächennahen) HGC-Einheit zugeordnet. Diese<br />
Punktdaten sind anstelle eines Kreis-Symbols durch ein Dreieck-Symbol gekennzeichnet.<br />
Zusätzlich liefert eine Abfrage weitere Informationen (Bezeichnung und<br />
ID der Hydrogeochemischen Einheit, Messwert, Unterkante Filter) zur ausgewählten<br />
Messstation (Abb. 6).<br />
Insgesamt erlaubt die Darstellung der Punktdaten dem Nutzer, lokale Unterschiede<br />
in der Datendichte einzelner <strong>Hintergrundwerte</strong> einzuschätzen und die<br />
Messstationen im bundesweiten Kontext zu betrachten. Auch regionale Anomalien<br />
lassen sich erkennen, da nicht für die Auswertung der Normalverteilung herangezogene<br />
Punktdaten ebenfalls in die Darstellung einfließen (Ausnahme: präselektierte<br />
Punkte).<br />
- 14 -
6. Schlussfolgerungen und Ausblick<br />
Eine erste flächendeckende Untersuchung der Grundwasserqualität der Grundwasserleiter<br />
im damaligen Westdeutschland wurde von SCHLEYER & KERNDORFF<br />
(1992) anhand einer relativ geringen Probenzahl von insgesamt 186 Standorten<br />
durchgeführt. KUNKEL et al. (2004) ermittelten die Grundwasserbeschaffenheit in<br />
Deutschland für die wesentlichen Haupt- und Nebeninhaltsstoffe sowie Spurenelemente<br />
differenziert nach insgesamt 17 hydrogeologischen Bezugseinheiten<br />
anhand von über 40.000 Grundwassermesspunkten. Die hier vorgestellten Arbeiten<br />
beruhen auf einer größeren Datenmenge von etwa 45.000 Messpunkten, wobei<br />
die Differenzierung in unterschiedliche hydrogeochemische Einheiten auf<br />
Grundlage der hydrogeologischen Einheiten aus der Generallegende der HÜK200<br />
bzw. durch Unterteilung in hydrogeologische Räume erfolgte und damit einen<br />
höheren Differenzierungsgrad (186 hydrogeochemische Einheiten) ermöglichte.<br />
Durch die Integration der Ergebnistabellen in die Datenbank der HÜK200 können<br />
die erhaltenen statistischen Kennwerte auf der Bezugsebene des Ausbisses der<br />
oberflächennahen hydrogeologischen Einheiten dargestellt werden. Dies ermöglicht<br />
die Visualisierung der Ergebnisse in dem hier beschriebenen <strong>WMS</strong>. Grundsätzlich<br />
führen die Ergebnisse dieser Untersuchungen zu vergleichbaren Werten,<br />
jedoch ergeben sich mit höherem Auflösungsgrad immer bessere Anpassungen<br />
der statistischen Auswertung an die tatsächliche Vor-Ort Situation. Als voraussichtlich<br />
höchster Auflösungsgrad wäre eine auf hydrogeologische Einheiten der<br />
Detailkartierung (z. B. Maßstab 1:50.000, HK50) bezogene Auswertung mit einzugsgebietsbezogener<br />
Betrachtung denkbar.<br />
Je nach Umfang der in den einzelnen Bundesländern durchgeführten Spurenstoffmessprogramme<br />
weist die Darstellung der <strong>Hintergrundwerte</strong> noch Lücken<br />
auf. Der Bedarf, für eine Vielzahl anorganischer Parameter über statistische<br />
Kennwerte zu verfügen um potentielle Grundwasserverunreinigungen besser ermitteln<br />
und im regionalen Zusammenhang beurteilen zu können, wurde inzwischen<br />
erkannt. Entsprechende Messprogramme zur Ermittlung dieser Werte laufen<br />
mittlerweile in einigen Ländern. Darüber hinaus werden die im Rahmen der<br />
Überwachungsprogramme der EG-WRRL eingerichteten Messnetze neue Erkenntnisse<br />
liefern. Dies wird dazu führen, dass in absehbarer Zeit eine Aktualisierung<br />
der hier vorgestellten statistischen Untersuchung möglich sein wird.<br />
7. Literatur<br />
DIN 53804-1 (2002): Statistische Auswertungen, Teil 1: Kontinuierliche Merkmale.─<br />
19 S, Beuth-Verlag, Berlin.<br />
DIN ISO 5479 (2004): Statistische Auswertung von Daten - Tests auf Abweichung<br />
von der Normalverteilung.─ Januar 2004, DIN-Norm, 75 S.<br />
GRUBE, A., WICHMANN, K., HAHN, J., NACHTIGALL, K.H. (2000): Geogene Grundwasserversalzung<br />
in den Porengrundwasserleitern Norddeutschlands und ihre Bedeutung<br />
für die Wasserwirtschaft.─ 203 S., DVGW-Technologiezentrum Wasser, 9.<br />
HINDERER, M., EINSELE, G. (1998): Grundwasserversauerung in Baden-<br />
Württemberg. 210 S., Landesanstalt für Umweltschutz Baden-Württemberg<br />
Karlsruhe.<br />
KUHN, K. (1994): Anforderungen der Wasserwirtschaft an den Braunkohlebergbau.─<br />
LfUG Berichte, 1:18-22, Freistaat Sachsen, Landesamt für Umwelt und<br />
Geologie.<br />
- 15 -
KUNKEL, R., WENDLAND, F., VOIGT, H.-J., HANNAPPEL, S. (2004): Die natürliche, ubiquitär<br />
überprägte Grundwasserbeschaffenheit in Deutschland.─ Schriften des<br />
Forschungszentrums Jülich, Reihe Umwelt, 47, 204 S., Jülich.<br />
LAWA (2004): Ableitung von Geringfügigkeitsschwellenwerten für das Grundwasser.─<br />
Länderarbeitsgemeinschaft Wasser (Hrsg.), 33 S., Düsseldorf.<br />
LEPELTIER, C. (1969): A simplified statistical treatment of geochemical data by<br />
graphical representation.─ Econ. Geol., 64, 538-550, Lancaster, PA.<br />
MARCZINEK, S., BEER, A., BUDZIAK, D, DREHER, T., ELBRACHT, J., FRITSCHE, H.-G.,<br />
HOTZAN, G., HÜBSCHMANN, M., PANTELEIT, B., PETERS, A., POESER, H., SCHUSTER, H.,<br />
WAGNER, B., WALTER, T., WIRSING, G., WITTHÖFT, M., WOLTER, R. (2008): Natürliche<br />
<strong>Hintergrundwerte</strong> im Grundwasser – Erste Ergebnisse.─ in: SAUTER, M., PTAK, TH.,<br />
KAUFMANN-KNOKE, R., LODEMANN, M., VAN DEN KERK-HOF, A. (Hrsg.): Grundwasserressourcen:<br />
Kurzfassungen der Vorträge und Poster.─ Tagung der Fachsektion<br />
Hydrogeologie in der DGG, Göttingen, 21. bis 25. Mai 2008, Hannover.<br />
SCHLEYER, R., KERNDORFF, H. (1992): Die Grundwasserqualität westdeutscher<br />
Trinkwasserressourcen.─ 249 S., VCH, Weinheim, New York, Basel, Cambridge.<br />
SENATSVERWALTUNG FÜR STADTENTWICKLUNG (SENSTADT) (2005): Bewertungskriterien<br />
für die Beurteilung von Grundwasserverunreinigungen in Berlin (Berliner Liste<br />
2005). ─ Bekanntmachung vom 01.07.2005, 10 S.<br />
SHESKIN, D.J. (2007): Handbook of parametric and nonparametric statistical procedures.<br />
─ 1736 S., Chapman & Hall, Boca Raton.<br />
SINCLAIR, A.J. (1976): Applications of probability graphs in mineral exploration.─<br />
Assoc. Explor. Geochem. Spec., 4/9, 5 S.<br />
TRINKWV (2001): Verordnung zur Novellierung der Trinkwasserverordnung in der<br />
Fassung der Bekanntmachung vom 28.05.2001.─ Bundesgesetzblatt I. 24, S.<br />
959-980.<br />
VAN DEN BOOM, G. (1981): Geochemische Prospektionsmethoden.─ in: BENDER, F.:<br />
Angewandte Geowissenschaften, Band 1, S. 327-357, Stuttgart.<br />
WAGNER, B., TÖPFNER, C., LISCHEID, G., SCHOLZ, M., KLINGER, R., KLAAS, P. (2003):<br />
Hydrogeochemische <strong>Hintergrundwerte</strong> der Grundwässer Bayerns.– GLA-<br />
Fachberichte, 21, 250 S., München (Bayer. Geol. L.-Amt).<br />
WAGNER, B., WALTER, T., HIMMELSBACH, T., CLOS, P., BEER, A., BUDZIAK, D., DREHER,<br />
T., FRITSCHE, H.-G., HÜBSCHMANN, M., MARCZINEK, S., PETERS, A., POESER, H., SCHUS-<br />
TER, H., STEINEL, A., WAGNER, F. & WIRSING, G. (2011): Hydrogeochemische <strong>Hintergrundwerte</strong><br />
der Grundwässer Deutschlands als <strong>Web</strong> <strong>Map</strong> <strong>Service</strong>. Grundwasser,<br />
http://dx.doi.org/10.1007/s00767-011-0161-1; Springer, Berlin/Heidelberg.<br />
WALTER, T., BEER, A., DREHER, T., ELBRACHT, J., FRITSCHE, H.-G., HÜBSCHMANN, M.,<br />
KÄMMERER, D., KRINGEL, R., MARCZINEK, S., PANTELEIT, B., PAWLITZKY, M., PETERS, A.,<br />
SCHUSTER, H, WAGNER, B., WIRSING, G. (2006): Ermittlung und Darstellung der<br />
hydrogeochemischen <strong>Hintergrundwerte</strong> der Grundwässer in Deutschland.─ In:<br />
VOIGT, H.-J., KAUFMANN-KNOKE, R., JAHNKE, C., HERD, R. (Hrsg.): Indikatoren im<br />
Grundwasser: Kurzfassungen der Vorträge und Poster.─ Tagung der Fachsektion<br />
Hydrogeologie in der DGG, Cottbus, 24. bis 28. Mai 2006, Hannover.<br />
WHO (2004): Guidelines for Drinking-Water Quality.─ Vol. 1, Third Edition, 540<br />
S., Genf.<br />
- 16 -
Anhang<br />
Anhang 1: Karte der Hydrogeochemischen Einheiten.<br />
- 17 -
Anhang 2: Auflistung der HGC-Einheiten von Deutschland; nach Großräumen<br />
sortiert mit Flächengröße, Anzahl verfügbarer Parameter und Anzahl zugeordneter<br />
HÜK200 Einheiten.<br />
<strong>Erläuterung</strong>: Die ID der hydrogeochemischen Einheiten in der ersten Spalte der<br />
Tabelle setzt sich wie folgt zusammen: die ersten beiden Zahlen geben die<br />
Nummer des zugehörigen hydrogeologischen Großraums nach Anhang 1 an; der<br />
anschließende Buchstabe steht für das zugehörige Erdzeitalter bzw. Genese der<br />
Einheit (K: Känozoikum, M: Mesozoikum, P: Paläozoikum, V: Vulkanite) und die<br />
darauf folgende Ziffernfolge stellt eine Nummerierung nach der Chronostratigraphie<br />
vom jüngeren <strong>zum</strong> älteren dar. Die HGC-ID im Großraum 01 ergibt sich<br />
aus der Nummer des zugehörigen hydrogeologischen Raumes (R) und einer fortlaufenden<br />
Benennung nach Kleinbuchstaben bei einer Unterteilung von Räumen<br />
(Räume 13 bis 15).<br />
Anzahl Anzahl<br />
Parameter HÜK200<br />
ID HGC Name Hydrogeochemische Einheit (HGC) Flächengröße (max. 40) Einheiten<br />
01R11 Nordseeinseln und Watten 4107 km² 25<br />
01R12 Marschen<br />
Berlin‐Brandenburgische Urstrom‐ und Nebentä‐<br />
6582,8 km² 39<br />
01R13a ler 7836,5 km² 29<br />
01R13b Mitteldeutsche Urstrom‐ und Nebentäler 7919,5 km² 33<br />
01R13c Nordwestdeutsche Flussniederung 4163,5 km² 35<br />
01R13d Nordwestdeutsche Moorniederungen 4521,7 km² 31<br />
01R13e Mittelelbe‐Mulde‐Niederung 2809 km² 37<br />
01R14a Schleswig‐Holsteinisches Jungpleistozän 6681,8 km² 30<br />
01R14b Mecklenburg‐Vorpommersches Jungpleistozän 22859,5 km² 23<br />
01R14c Berlin‐Brandenburger Jungpleistozän 11645,9 km² 29<br />
01R15a Oldenburgisch‐Ostfriesische Geest 2400,1 km² 27<br />
01R15b Bederkesa‐Zevener Geest 3646,1 km² 39<br />
01R15c Nordwestdeutsche Geest 16237,9 km² 33<br />
01R15d Nordostdeutsches Altmoränengebiet 13137,2 km² 31<br />
01R15e Mitteldeutsches Mittelpleistozän 3633,3 km² 37<br />
01R16 Altmoränengeest 4100,3 km² 30<br />
01R17 Lausitzer Känozoikum 5772,7 km² 37<br />
02K1.2 quartäre Schluffe (Löss) 48,5 km² 3<br />
02K1.3 quartäre Sande, Kiese, Schluffe und Tone<br />
tertiäre Feinsande, Tone und Schluffe (ohne Bk),<br />
10492,8 km² 25 23<br />
02K2.1 östlicher Niederrhein 430,5 km² 18 6<br />
02K2.2 Braunkohlentertiär<br />
tertiäre Sande, Schluffe und Tone (ohne Bk), rest‐<br />
66 km² 6<br />
02K2.3 licher Niederrhein 957,5 km² 20 27<br />
02K3 Quellkalk 1,4 km² 1<br />
02M1 Unterkreide, silikatisch 322 km² 32 14<br />
02M10 Muschelkalk, karbonatisch‐klastisch 4,4 km² 4<br />
02M11 Mittlerer Muschelkalk, salinar 0,1 km² 1<br />
02M12 Buntsandstein, tonig‐salinar 0,9 km² 2<br />
02M2 Unterkreide, silikatisch/karbonatisch 130 km² 12 8<br />
02M3 Oberkreide, silikatisch 483,1 km² 20 3<br />
02M4 Oberkreide, silikatisch/karbonatisch 4535,9 km² 22 26<br />
- 18 -
02M5 Oberkreide, karbonatisch 952,7 km² 18 9<br />
02M6 Jura, ungegliedert 0,3 km² 1<br />
02M7 Malm, vorwiegend sulfatisch 4,9 km² 1<br />
02M8 Dogger 1,3 km² 1<br />
02M9 Lias 0,04 km² 1<br />
03K1 quartäre Kiese und Sande, silikatisch 370,5 km² 15 3<br />
03K2 quartäre Kiese und Sande, silikatisch/karbonatisch 5695,2 km² 35 6<br />
03K3 quartäre Sande und Schluffe, silikatisch<br />
quartäre Sande und Schluffe, Quellkalke, karbona‐<br />
60,1 km² 2<br />
03K4 tisch 53,7 km² 2<br />
03K5 Tertiäre Grabenfüllung (Sande, Kiese, Schluffe)<br />
Mio‐Pliozän, limnisch/fluviatil (Mergel‐, Ton‐,<br />
493,2 km² 18 3<br />
03K6 Schluffstein) 1542,7 km² 23 6<br />
03K7 tertiäre Karbonate (Kalktertiär) 627,6 km² 24 1<br />
03K8 tertiäre Tone und Mergel (Mergeltertiär)<br />
mesozoische klastische und karbonatische Festge‐<br />
911,5 km² 21 6<br />
03M1 steine 156,9 km² 3<br />
03V1 tertiäre Vulkanite 2568,1 km² 20 3<br />
04K1.1 quartäre Sande und Schluffe 1,7 km² 21 4<br />
04K1.2 quartäre Karbonate<br />
quartäre Kiese und Sande, vorwiegend karbona‐<br />
2,7 km² 1<br />
04K2.1 tisch<br />
quartäre Kiese und Sande, vorwiegend silika‐<br />
12156,3 km² 39 14<br />
04K2.2 tisch/karbonatisch 671 km² 36 2<br />
04K2.3 quartäre Kiese und Sande, vorwiegend silikatisch 66,1 km² 2<br />
04K3 quartäre Becken‐ und Moränenablagerungen 8984,2 km² 39 9<br />
04K4 Vorlandmolasse, seicht 12286,7 km² 39 18<br />
04K5 Vorlandmolasse, tief 39<br />
04V1 känozoische Vulkanite 25,9 km² 1<br />
05K1.2 quartäre Sande und Schluffe 1451,5 km² 27 4<br />
05K1.3 quartäre Kiese und Sande, silikatisch 3027,8 km² 25 11<br />
05K1.5 quartäre Karbonate (Travertin, Kalktuff) 52,2 km² 9 4<br />
05K2.1 Braunkohlentertiär 469,4 km² 28 9<br />
05K2.2 tertiäre Sande und Tone 194,8 km² 27 8<br />
05M3.1 Kreide silikatisch/karbonatisch 832,2 km² 30 9<br />
05M3.2 Kreide, vorwiegend silikatisch 1377,1 km² 32 13<br />
05M3.3 Kreide, vorwiegend karbonatisch 480,1 km² 34 11<br />
05M4.1 Jura undifferenziert 66,6 km² 10 2<br />
05M4.2 Malm, vorwiegend silikatisch/karbonatisch 519,8 km² 34 8<br />
05M4.3 Malm, vorwiegend sulfatisch 94 km² 1<br />
05M4.4 Dogger 419,9 km² 33 7<br />
05M4.5 Lias 1302,9 km² 35 2<br />
05M5.1 Trias 64,7 km² 11 3<br />
05M5.2 Keuper, klastisch 4822,2 km² 32 11<br />
05M5.3 Keuper, sulfatisch 1087,2 km² 20 4<br />
05M5.4 Muschelkalk, karbonatisch‐klastisch 6102,7 km² 22 8<br />
05M5.5 Mittlerer Muschelkalk, salinar 348,2 km² 18 1<br />
05M5.6 Buntsandstein 12424 km² 25 8<br />
- 19 -
05M5.7 Buntsandstein, tonig‐salinar<br />
Zechstein, ungegliedert (chloridisch, karbonatisch,<br />
2073,4 km² 29 3<br />
05M6.1 sulfatisch) 1172,5 km² 27 2<br />
05M6.2 Zechstein, karbonatisch 1,8 km² 17 3<br />
05M6.3 Zechstein, sulfatisch 162,6 km² 13 4<br />
05M6.4 Zechstein, klastisch 0,2 km² 1<br />
05M6.5 klastische Sedimente des Rotliegend 196 km² 19 3<br />
05M7 Mesozoikum (ungegliedert) 98,2 km² 1<br />
05P7.1 Karbonische Ton‐ bis Sandsteine (aus GR 8) 44,6 km² 12 4<br />
05V2.3 tertiäre Vulkanite 228,5 km² 10<br />
06K1.1 quartäre Sande und Schluffe<br />
quartäre Kiese und Sande, vorwiegend karbona‐<br />
34,4 km² 31 2<br />
06K2.1 tisch<br />
quartäre Kiese und Sande, vorwiegend silika‐<br />
699,4 km² 38 4<br />
06K2.2 tisch/karbonatisch 463,4 km² 37 3<br />
06K2.3 quartäre Kiese und Sande, vorwiegend silikatisch 1780,7 km² 40 4<br />
06K3 tertiäre bis quartäre Sande und Kiese 73,2 km² 22 4<br />
06K4 Braunkohlentertiär 533,2 km² 37 2<br />
06K5 Ries‐Trümmermassen 489,9 km² 39 3<br />
06K6 Bohnerz‐Formation 17,4 km² 1<br />
06M1 Kreide 1029,8 km² 39 4<br />
06M10 unterer Muschelkalk, karbonatisch‐klastisch 432,1 km² 21 1<br />
06M11 Buntsandstein, ungegliedert 10066,1 km² 40 14<br />
06M12 oberer Buntsandstein klastisch 827 km² 18 1<br />
06M13 Buntsandstein salinar 468,7 km² 15 1<br />
06M14 Trias ungegliedert 74,7 km² 1<br />
06M15 Perm, klastisch 775,8 km² 39 8<br />
06M2 Oberjura (Malm) 10419,2 km² 40 12<br />
06M3 Mitteljura (Dogger) 2390,4 km² 40 5<br />
06M4 Unterjura (Lias) 2465,2 km² 39 6<br />
06M5 mittlerer und oberer Keuper, klastisch 13273,6 km² 39 21<br />
06M6 mittlerer Keuper, salinar 362,2 km² 40 4<br />
06M7 unterer Keuper 4502,3 km² 40 5<br />
06M8 mittlerer Muschelkalk, salinar 992,9 km² 38 3<br />
06M9 Muschelkalk ungegliedert, karbonatisch‐klastisch 6028,5 km² 40 15<br />
06P1 Metamorphite/Magmatite, sauer 0,7 km² 2<br />
06P2 Paläozoikum 0,5 km² 1<br />
06V1 tertäre Vulkanite 24,3 km² 3<br />
06V2 Rotliegend‐Vulkanite 56,2 km² 1<br />
07K1 Faltenmolasse 447,7 km² 34 3<br />
07M1 Helvetikum, Flysch 548,2 km² 34 14<br />
07M2 Kalkalpen, kalkig 1277,2 km² 38 15<br />
07M3 Kalkalpen, dolomitisch 1063,3 km² 38 2<br />
07M4 Kalkalpen, salinar 120,2 km² 36 3<br />
07M5 Alpiner Buntsandstein<br />
Aroser Zone, Ultrahelvetikum und Feuerstätter<br />
6,3 km² 1<br />
07M6 Decke 52,6 km² 1<br />
08K1 quartäre Sande und Schluffe, silikatisch 40,2 km² 1<br />
- 20 -
08K2.1 quartäre Klastite 308 km² 13 2<br />
08K2.2 quartäre Klastite karbonatisch 3,3 km² 1<br />
08K3.1 quartäre Sande und Kiese 593,4 km² 5<br />
08K3.2 quartäre Sande und Kiese, karbonatisch 126,6 km² 2<br />
08K5 tertiäre Tone und Mergel (Mergeltertiär) 37,1 km² 5<br />
08K6 Mio‐Pliozän, limnisch‐fluviatil 4 km² 2<br />
08K7.1 tertiäre Sedimente 54,8 km² 6<br />
08K7.2 tertiäre Sedimente, silikatisch‐organisch 15,8 km² 3<br />
08K8 tertiäre Tone 154,8 km² 6<br />
08M1 Oberkreide, karbonatisch 17 km² 1<br />
08M2 Oberkreide, silikatisch 46 km² 3<br />
08M3 Buntsandstein 223,4 km² 2<br />
08P1 Zechstein, vorwiegend sulfatisch/halitisch 98,6 km² 3<br />
08P10 paläozoische Karbonate 681,7 km² 11 14<br />
08P11 paläozoische Schiefer und Sandsteine 15790 km² 16 25<br />
08P12 paläozoische Schiefer, karbonatisch 2131,2 km² 15 7<br />
08P13 paläozoische Sandsteine und Quarzite 2081,5 km² 15 7<br />
08P14 paläozoische saure Ganggesteine 50 km² 1<br />
08P15 paläozoische saure Magmatite 179,7 km² 2<br />
08P16 paläozoische basische Magmatite 22,6 km² 1<br />
08P17 paläozoische Metamorphite 278,1 km² 5<br />
08P18 saure Plutonite 0,2 km² 1<br />
08P2 Rotliegend Klastite 2933 km² 22 8<br />
08P3 Rotliegend Sandsteine und Konglomerate 16,7 km² 4<br />
08P4 karbonische Sandsteine und Quarzite 193,2 km² 3<br />
08P5 karbonische Ton‐ bis Sandsteine 3875,8 km² 18 12<br />
08P6 karbonische Schiefer, karbonatisch 202 km² 1<br />
08P7 karbonische Karbonate 66,4 km² 5<br />
08P8 Ganggesteine des Karbon 2,6 km² 1<br />
08P9 karbonatische Schiefer 3,1 km² 1<br />
08V1 känozoische Basalte und Tuffe 1096,9 km² 12 13<br />
08V2 Rotliegend Vulkanite, sauer bis intermediär 253,4 km² 3<br />
08V3 Rotliegend Vulkanite, basisch bis intermediär 573,3 km² 4<br />
08V4 Vulkanite und Sedimentite des Rotliegend 22,7 km² 2<br />
08V5 paläozoische saure Vulkanite 108,6 km² 2<br />
08V6 paläozoische basische Vulkanite 55,1 km² 2<br />
08V7 saure Vulkanite 0,5 km² 2<br />
08V8 Metavulkanite 609,7 km² 14 4<br />
09K6.2 alttertiäre Kiese, Sande und Schluffe 134,5 km² 2<br />
09K6.3 Braunkohlentertiär_Mitteldeutschland 135,9 km² 28 6<br />
09K6.4 jungtertiäre Kiese und Sande 13,8 km² 2<br />
09K7.1 quartäre Kiese und Sande, silikatisch 2217,4 km² 31 25<br />
09K7.2 quartäre Sande und Schluffe<br />
Molasse, sedimentär (Oberkarbon und Rotlie‐<br />
370,2 km² 25 1<br />
09M2.1 gend) 1011,1 km² 29 9<br />
09M3.1 Zechstein, karbonatisch 12 km² 18 1<br />
09M4.1 Buntsandstein, ungegliedert 5,8 km² 20 2<br />
- 21 -
09M5.1 Kreide, vorwiegend karbonatisch 284,9 km² 29 9<br />
09M5.2 Kreide, vorwiegend silikatisch<br />
Paläozoikum ohne Perm schwach metamorph<br />
229,2 km² 25 6<br />
09P1.1 (Phyllite, Grauwacken, Tonschiefer) 5440,5 km² 38 61<br />
09P1.2 Metamorphite, karbonatisch<br />
Metamorphite/Magmatite, sauer (Gneis, Glim‐<br />
26,6 km² 35 3<br />
09P1.3 merschiefer, Granulit, Quarzit, Granit)<br />
Metamorphite/Magmatite, basisch (Metabasite,<br />
11829 km² 38 71<br />
09P1.4 Diabas, Gabbro, Monzonit) 3379,6 km² 37 29<br />
09V2.2 Molasse, effusiv (Oberkarbon und Rotliegend) 802,6 km² 26 30<br />
09V6.1 tertiäre Vulkanite 100 km² 5<br />
10K1.1 quartäre Sande und Schluffe, karbonatisch 6 km² 1<br />
10K1.2 quartäre Sande, silikatisch 138,2 km² 1<br />
10K1.3 quartäre Kiese und Sande, silikatisch 5,6 km² 1<br />
10K1.4 quartäre Kiese und Sande, karbonatisch<br />
basische und ultrabasische Silikatgesteine des kri‐<br />
39,3 km² 1<br />
10P1.1 stallinen Grundgebirges/Kristallin 0,3 km² 1<br />
10P1.2 permische Sedimente 341,2 km² 20 1<br />
10P1.3 permische Vulkanite 15,9 km² 1<br />
10P1.4 sedimentäres Paläozoikum<br />
saure bis intermediäre Silikatgesteine des Kristal‐<br />
51,7 km² 1<br />
10P2.1 linen Grundgebirges 2287,7 km² 34 3<br />
10P2.2 präkambrische bis paläozoische Metamorphite 1893,1 km² 1<br />
10P2.3 sedimentäres Paläozoikum 12,3 km² 1<br />
10P2.4 proterozoische bis präkambrische Metakarbonate 0,4 km² 1<br />
10V1.1 tertiäre Vulkanite 1,4 km² 1<br />
11G Gewässer 1219,2 km² 1<br />
11K1 Quartär, anthropogen (Tagebaubereiche) 534,9 km² 2<br />
11kA nicht bewertet 176,2 km² 47<br />
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